Обзор литературы показывает, что, несмотря на большое число работ по данному вопросу, все еще не получено скольконибудь убедительных свидетельств реального существования связи между солнечными циклами и погодой или климатом, хотя для временных масштабов в несколько дней свидетельства связи погоды с явлениями на Солнце, повидимому, существуют.
И опыт, сын ошибок трудных, и гений, парадоксов друг, и случай, Бог-изобретатель...
Поиск по сайту - введите термин или город:

CВЯЗЬ СОЛНЕЧНЫХ ЦИКЛОВ И ПОГОДЫ - НЕ РЕЗУЛЬТАТ ЛИ УДАЧНЫХ ОПЫТОВ САМОВНУШЕНИЯ?

А. Б. Питток
А. В. Pittock. Laboratory of Tree-Ring Research, University of Arizona, Tucson, AZ 85721 USA.

В свете того, что известно о системе Солнце—погода—климат, дается критический обзор результатов, связывающих одиночный и двойной циклы солнечной активности с погодой и климатом. На основе литературных данных рассматриваются и иллюстрируются различные ошибки, возникающие при использовании или при недостаточном использовании статистики в этой проблеме. Обзор литературы показывает, что, несмотря на большое число работ по данному вопросу, все еще не получено скольконибудь убедительных свидетельств реального существования связи между солнечными циклами и погодой или климатом, хотя для временных масштабов в несколько дней свидетельства связи погоды с явлениями на Солнце, повидимому, существуют. Эти выводы по своей тенденции поддерживают впечатление А. С. Монина об «удачных опытах самовнушения» и недавнее высказывание С. Дж. Гоулда о том, что бессознательная манипуляция данными, возможно, является нормой в науке. Предложены некоторые критерии, которые могут служить как вспомогательное средство для оценки наших собственных работ и работ других ученых, и высказано предположение, что, вероятнее всего, прогресс возможен в изучении солнечнопогодных эффектов, характеризующихся более короткими масштабами времени. Развернутый вариант этой статьи можно найти в выпуске журнала «Reviews of Geophysics and Space Physics» за август 1978 г.

1. ВВЕДЕНИЕ

Советский метеоролог Монин [1] заявил, что наличие связи между погодой на Земле и флуктуациями солнечной активности «было бы для метеорологии почти трагедией, так как оно с очевидностью означало бы, что прежде чем прогнозировать погоду, необходимо сначала прогнозировать солнечную активность». Он отверг собранные доказательства о влиянии солнечной активности на погоду, заявив, что «они, к счастью, производят впечатление лишь удачных опытов самовнушения».

С другой стороны, согласно Лесину [2], первая Всесоюзная конференция по проблеме «Солнечноатмосферные связи в теории климата и прогнозах погоды», состоявшаяся в 1972 г. в Москве, приняла резолюцию, в которой сказано, что «... исследования, проводимые в СССР и за рубежом, позволяют считать доказанным наличие существенного влияния солнечной активности и других космическогеофизических факторов на атмосферные процессы... Результаты их в ряде случаев имеют прогностическое значение...».

На Западе широко известна статья Кинга [3] о солнечнопогодных связях, который привел поразительно большое количество опубликованных и неопубликованных «свидетельств», которые, хотя и содержат некоторые изъяны, все интерпретируются как подтверждение наличия таких связей. Из приведенных им 85 библиографических ссылок (перечисленных в репринте, распространенном SCOSTEP [4]) ни в одной не упоминаются свидетельства против таких связей. Однако в более объективных обзорах [5, 6] отмечено много противоречий, встречающихся в литературе. Таккер заявил, что «ввиду неубедительности и подчас противоречивости рассмотренных данных необходимо серьезно обсудить, является ли гипотеза о солнечнопогодных связях настолько продуктивной, чтобы ей можно было следовать в будущем» [5]. Он отметил, что «многие данные были плохо обработаны... (и) исследователи позволяли предвзятым идеям воздействовать на их суждения... Тем не менее некоторые из доказательств невозможно отвергнуть...»

Я только что завершил обширный обзор последних литературных данных, сконцентрировав внимание на возможном влиянии одиночного и двойного циклов солнечной активности (с периодами приблизительно 11 и 22 года) на погоду и климат. Эта работа заставляет меня согласиться с Гани [7], который в другом контексте сделал вывод, что «многие из представленных аргументов базируются на слабой основе... В климатологических работах очень недостаточен статистический анализ, и в некоторых случаях он либо поверхностен, либо ошибочен». В этом сокращенном изложении значительно более обширного обзора [8] я обрисую некоторые из заблуждений, возникающих при использовании статистики применительно к рассматриваемой проблеме, и приведу примеры из литературы. Затем будут обобщены основные выводы, почерпнутые из литературы, и прокомментировано их значение.

2. СУЩЕСТВО ВОПРОСА

Погода и климат весьма изменчивы во всех масштабах времени [9, 10], и только часть этой изменчивости можно обоснованно приписать циклам солнечной активности [11]. Например, Питток [12] распределил дисперсию еженедельных измерений вертикального распределения Оз за 8 лет по компонентам, обусловленным синоптическими погодными системами, аппаратурным шумом, сезонными вариациями и межгодовой и трендовой компонентами. Только межгодовая компонента превышала 20 % от полной дисперсии содержания озона в атмосфере над уровнем порядка 30 км, а максимум компоненты, обусловленной трендом (т. е. во временном масштабе более 8 лет), составлял менее 4 % от полной дисперсии. Следовательно, если нас интересует сигнал, вызванный циклом солнечных пятен с периодом 11 или 22 года, мы вынуждены рассматривать только 4 % от полной дисперсии, а остальные 96 % считать для наших целей «шумом». Это накладывает жесткие ограничения на статистическую степень достоверности выводов, полученных из заведомо ограниченных наборов данных.

Климатические данные также весьма хорошо коррелируются на больших расстояниях, поэтому мы не можем заменять какиелибо данные другими (по большему числу станций за более долгие периоды времени) и при этом быть уверены, что дополнительные данные независимы. Вместо использования данных ./V станций, уменьшающих неопределенность любой оценки на величину (N—1)~0'5, мы ограничиваемся самое большее приблизительно 10 независимыми наборами данных в глобальном масштабе, поэтому и коэффициент уменьшения неопределенности у нас не превышает ~3. Изменчивость солнечной постоянной в течение цикла солнечных пятен обычно принимают менее 1 % [13, 14], хотя точные прямые измерения ее со спутников начали проводить лишь в 1975 г. Последние оценки верхнего предела этой изменчивости в 0,1 %, возможно, более реалистичны. Поэтому физические гипотезы о воздействии на погоду сосредоточиваются в основном на «спусковых» механизмах того или иного рода, управляемых обычно или более изменчивой, но энергетически незначительной радиацией в коротковолновой ультрафиолетовой области спектра, или ионизующими частицами, модулированными солнечным магнитным полем. Почти все существующие физические гипотезы выдвигались для того, чтобы объяснить наблюдаемые и'предположительно значимые корреляции между солнечными индексами (такими, как число солнечных пятен) и рядами климатологических данных, но, к сожалению, они еще не использовались для прогнозов, которые были бы подвергнуты независимым и критическим испытаниям.

Это означает, что большую часть материала из литературных источников следует оценивать с позиций чисто статистической значимости наблюдаемых циклов или корреляций. И снова, к сожалению, приходится отметить тот факт, что статистические исследования значимости (если только доказательства не являются несомненными и подавляющими) сопровождаются предположениями, оговорками и неопределенностями, которые делают сомнительными такие выводы, основанные лишь на статистике. Достаточно рассмотреть проблемы, связанные с отбором данных (осознанным или неосознанным, в пространстве или во времени), автокорреляциями, сглаживаниями и апостериорными гипотезами, чтобы увидеть, что здесь существуют серьезные трудности.

3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ

Отдельные статистические методы сильно различаются по их способности идентифицировать повторные интервалы внутри некоторого набора данных и описывать свойства этого набора. Несомненно, что некоторые весьма совершенные современные методы, такие, как метод максимума энтропии [15] и нецелочисленный метод спектрального анализа [16], позволяют получить очень точное описание наборов данных. Однако имеется существенное различие между таким описанием и прогнозом свойств другого набора данных. Методы, дающие более детальное и точное описание какоголибо набора, не обязательно дают более реальный прогноз свойств другого набора (см., например, [17]).

Ряды климатических данных заведомо нестабильны с точки зрения их статистических характеристик, т. е. они не склонны к «хорошему поведению» и проявляют тенденцию к нестационарности. Классическим примером такой ситуации являются ряды данных об уровнях воды в озере Виктория в Восточной Африке. Брукс [48] в 1923 г. обнаружил заметную корреляцию этого ряда данных, которые регистрировались к тому времени около 20 лет, с солнечными пятнами. Несомненно, некоторые чувствительные современные методы отнесли бы значительную часть этой корреляции к 11летней периодичности в этом ограниченном наборе данных. Однако к 1936 г. Уолкер [19] обнаружил нарушение этой периодичности и появление подобий второй гармоники. В 1961 —1964 гг. очень сильные дожди привели к подъему уровня озера на величину, примерно вдвое большую, чем амплитуда ранее обнаруженных колебаний [20], но только с более медленным последующим спадом [21]. Кроме того, имеются историческое свидетельство об очень высоких уровнях воды в этом озере в конце XIX столетия [22] и другие заметные отклонения, зарегистрированные в древности [23].

Работа Белла [24] наглядно демонстрирует, насколько опасно считать, что корреляции, которые могут проявляться как весьма значимые в течение коротких промежутков времени, будут столь же устойчивыми в течение более длительных временных интервалов. Белл рассчитал коэффициенты корреляции по скользящим 15летним интервалам между различными климатическими временными рядами и солнечными пятнами и обнаружил отклонения в диапазоне от +0,5 до —0,5 для различных временных интервалов. Этот результат в значительной степени объясняет противоречия между картой разностей поверхностного давления в периоды от максимума до минимума солнечных пятен, полученной Векслером [25], и такой же картой Баура [26] и ставит под сомнение значимость этих результатов, так же как результатов Джаганнатана и Бхэлма [27] для дождей в Индии. Эта проблема частично преодолима при соответствующем допущении об автокорреляциях в каждом из рядов данных, если использовать формулу Куэновилла [28] для уменьшения числа независимых наблюдений (например, [29]). Однако в связи с тем, что автокорреляционные функции сами оказываются не очень стабильными, этот подход не решает проблему полностью.

Эмпирический отбор какоголибо ряда данных, характеризующегося наличием статистически значимых корреляций или периодичностей, из существенно большего объема данных, не обнаруживающих этих свойств,— другая крупная проблема в интерпретации результатов. Можно ожидать, что пять наборов данных в каждой сотне независимых наборов покажут любую заданную корреляцию или периодичность при 95 %ном доверительном уровне чисто случайно. Бывает, что такой искусственный отбор данных совершают бессознательно и выбирают для исследования некоторую область, переменную величину или эпоху, руководствуясь просто «предчувствием», что данную область выгодно исследовать. Такая процедура может быть и осознанной, но только неявно выраженной. Примером тому является анализ Бхэлмом [30] данных по Раджастану в Индии. Он выбрал площадь, отнесенную Джаганнатаном и Бхэлмом [27] к «значимым» при их анализе территории всей Индии. В статье [27] фактически проанализированы данные о дождях со 105 станций; при этом сначала временные ряды на каждой станции разбивались на шесть параметров сезонного распределения, а затем получившиеся 630 наборов переменных обрабатывались с помощью спектрального анализа. Джаганнатан и Бхэлм обнаружили 26 случаев, в которых 11летняя периодичность была значимой при 95 %ном доверительном уровне. Таким образом, 1 из 24 случаев был «значимым», тогда как аналогичную картину можно ожидать в одном из 20 случаев чисто случайно. Подобной же критике следует подвергнуть результаты анализов поверхностного давления Паркера [31], который обнаружил значимые эффекты именно в тех пропорциях на всей площади, которые можно ожидать случайно. Искусственный отбор данных является очевидным во внешне впечатляющей статье Ксантакиса [32], который обнаружил на первый взгляд высоко значимые коэффициенты корреляций между рядами «среднезональных годовых осадков» в северном полушарии и индексом солнечной активности. Изучение источника данных, использованного Ксантакисом, показало, что в зоне между 70 и 80° с. ш. он не включил полный набор данных с 1912 по 1924 г. с одной станции, и поэтому его «зональное среднее» с 1912 по 1921 г. базировалось лишь на данных однойединственной станции. В интервале 1951—1960 гг. Ксантакис использовал в каждый год данные лишь 6—7 станций и не включил пять остальных станций. Между кривой Ксантакиса и кривой, в которой использованы все данные, имеется хорошее согласие в области центрального солнечного максимума в 1938 г., но оно непрерывно ухудшается по мере приближения к началу или концу диапазона регистрации в соответствии с возрастающей пропорцией количества опущенных данных [8].

Статья Кинга [3] содержит ряд выразительных кривых, которые показывают данные в благоприятно отобранных интервалах и которые в большинстве своем весьма сглажены (что улучшает очевидные корреляции способом, сходным с автокорреляцией). Например, рис. 3 у Кинга дает информацию о выпадении дождей в Форталезе в Бразилии, но в нем использована только наиболее благоприятная половина данных, приведенных Маркхэмом [33]. Кривая Кинга для температур центральной Англии в июле основана на данных с 1750 по 1880 г., несмотря на наличие рядов с 1659 по 1973 г. [34], а кривая по числу отловов белых медведей в югозападной Гренландии включает только наиболее убедительную по'ловину кривой Вайба [35]. Мейсон [36] и Фолленд [37] указали на то, что корреляция Кинга [38] 11летнего солнечного цикла с урожаями картофеля в Англии относится к периоду с 1935 по 1959 г. и не содержит сведений из более длительного периода с 1890 по 1935 г.

Когда данные не удовлетворяют простым гипотезам, пытаются выработать гипотезу, которой соответствовали бы имеющиеся данные. Так, изменения во времени или от станции к станции знака предположительно значимых корреляций климатических параметров с числом солнечных пятен привели не скольких авторов к предположению о том, что эффект солнечных пятен становится обратным, когда достигается некоторое критическое значение их числа [32, 39—41]. Обоснованность такой выработанной к случаю гипотезы необходимо проверить на независимых данных. Белл [24] указывает, что самые последние данные не подтверждают гипотезу Лоуренса [39].

4. РЕЗУЛЬТАТЫ

Обзор литературы по вариациям атмосферного давления в течение солнечных циклов [25, 26, 31, 42—44] показывает, что многие обнаруженные вариации взаимно противоречивы и в целом не значимы, если принимать во внимание автокорреляции и пространственный отбор. Как свидетельствует Белл [24], результаты зависят от того, какие именно циклы солнечных пятен включены в анализ.

Недавно проведенные всесторонние исследования вариаций температуры у поверхности земли, в частности исследование Герети и др. [45], не показали никаких значительных изменений в течение солнечных циклов, за исключением местных или региональных исследований Мейсона [36], Мокка, Хиблера [17] и Керри [46], использовавших метод максимума энтропии. Прогностическое значение этих последних результатов сомнительно.

Несколько тщательных исследований данных об осадках (в частности, [47, 48, 45]) дали негативные результаты. Исключениями являются исследования Джаганнатана и Бхэлма [27] и Ксантакиса [32], в которых подчеркивается значимость результатов. В первом из них результаты для Индии не являются значимыми, если надлежащим образом учесть эмпирический отбор данных, тогда как вывод Ксантакиса не подтверждается при подключении всех данных. Серия статей Дайера и др. [49—52] по выпадениям дождей в Южной Африке не основана на достаточно длительной регистрации данных и поэтому не может служить скольконибудь обоснованной базой для прогноза, тем более что доказательства более ранних колебаний в других местностях, упомянутые Дайером и Тайсоном [52], еще раз демонстрируют, что недавно замеченные колебания могут являться недолговечными случайными событиями.

Утверждаемые корреляции между грозовой активностью и циклами солнечных пятен обычно противоречивы или малы и не являются значительными. Заметная корреляция с коэффициентом + 0,88, найденная Септером [59] и Бруксом [53] для Сибири, оказалась ложной [54]. Корреляции содержания Оз с солнечными циклами остаются спорными. Наиболее всесторонний последний анализ Анджелла и Коршовера [60] показывает, что глобальные изменения в со держании Оз в связи с изменениями солнечной активности «не вполне значимы». Анализ Хилла и Шелдона [61] данных о пол­ном содержании озона в Арозе (1932—1974 гг.), который, как привыкли считать, имеет составляющую солнечного цикла, по­казал различную периодичность для рядов Оз и солнечных пя­тен, а при взаимной корреляции этих двух рядов наблюдается «отсутствие значимого соотношения в запаздывании фаз между ними».

Утверждения о корреляциях числа солнечных пятен с высотой тропопаузы бывают основаны на неадекватных данных или взаимно противоречивыми [41, 62, 63]. Утверждение о корреляциях других климатических переменных величин с циклами солнечных пятен равно неубедительны, о чем свидетельствуют всесторонние исследования речного стока [47], рядов данных о годичных кольцах деревьев [64] и годичных донных отложениях [9, 65], дающие отрицательные результаты. Последние и еще не опубликованные результаты Митчелла и Стоктона, относящиеся к региональному индексу засух и базирующиеся на данных о годичных кольцах деревьев на западе США, могут иметь некоторое региональное значение, но ограниченное (в лучшем случае) прогностическое. Эта ра­бота среди других по данному вопросу наиболее тщательная и убедительная. Применимость к более длительным (т. е. климатическим) масштабам времени, очевидно значимых короткопериодных корреляций между метеорологическими показателями и прохождениями секторных границ солнечного магнитного поля [66—68], еще нужно установить.

Эти выводы, совпадая с выводами авторов наиболее объективных обзоров (таких, как Такер [5] и Медоуз [6]), резко противоречат мнению Кинга [3]. Кроме того, частота, с которой ошибки, заблуждения и отклонения появляются в литературе, оправдывает крайне критическую позицию, занятую Мониным [1], когда он писал об «удачных экспериментах самовнушения» и в равной степени критические замечания С. П. Хромова [69]. Сэр Дж. Уолкер писал в 1946 г.: «Я полагаю, что после долгих веков веры в контроль над нашей деятельностью со стороны небесных тел человек инстинктивно верит в существование неких периодов в погоде. Я потерял свою веру, когда настоятельная необходимость в достоверности сезонных прогнозов заставила меня оценивать результаты, получаемые стандартными методами, с помощью не инстинкта, а обоснованных количественных критериев [70]».

Возможно, сказанное скорее относится к установленной структуре, в которой протекает научная деятельность. Во многих странах перед учеными во всех областях знаний ставится задача поддерживать на определенном уровне число публикаций и стараться направлять свою деятельность на пользу общества в целом; действительно, оказываемая им персональная и профессиональная поддержка зависят от этих факторов.

Такая ситуация может приводить к публикации в угоду не имеющей глубоких научных знаний и доверчивой публике работ, не доведенных до конца или содержащих нестрогие и преувеличенные утверждения и выводы. Это в наибольшей мере относится к тем областям, которые интересуют все общество, таким как долговременное прогнозирование погоды или климата. Вероятно, это относится и к другим сферам большой социальной, экономической и политической значимости — общественным наукам, экономике и наукам об окружающей среде.

Недавно Гоулд [71] в своей интересной и глубокой статье, где заново анализируются данные известного специалиста XIX в. по физической антропологии С. Г. Мортона, отметил, что «неосознанные и туманно осознанные подтасовка, подделка и манипуляция (данными) весьма распространены, эндемичны и неизбежны в профессиях, в которых присуждают степень и положение за ясное и недвусмысленное открытие. Получается нечто среднее между неосознанной пристрастностью и более осознанной манипуляцией в интересах истины, горячо признаваемой, но непропорционально твердо поддерживаемой». Гоулд говорит далее, что он выдвигает этот спорный вопрос, «надеясь на улучшение положения двумя путями: вопервых, зная о существовании такого недостатка, мы более внимательно посмотрим на нашу собственную деятельность, а вовторых, мы можем выработать привычку, как это делал Мортон, представлять беспристрастно всю нашу информацию и способы ее получения так, чтобы другие могли оценить и увидеть то, что мы, при нашей слепоте, не можем».

Именно в свете всего этого я предлагаю некоторые простые качественные правила, которые могут оказаться полезными в качестве руководства авторам, редакторам, рецензентам и читателям научных статей в этой дискуссионной области солнечноземных связей. Я предлагаю следующее:
а) учитывать все свойства данных — их погрешности, отклонения, рассеяния, автокорреляцию, пространственную взаимосвязанность, частотное распределение и условие стационарности;
б) выбирать статистические методы соответственно как свойствам данных, так и целям анализа (например, для описания или для прогноза);
в) критически анализировать статистическую значимость результата, надлежащим образом принимая во внимание пространственную взаимосвязанность, автокорреляции и сглаживание, а также искусственный отбор данных;
г) проверять полученный результат на одном или более независимых наборах данных или на подмножествах первичных данных;
д) стараться выводить физические гипотезы, которые можно проверить на независимых наборах данных, предпочтительнее на некоторых других звеньях в гипотетической причинноследственной цепи;
е) оценивать практическое значение результата, например ту долю общей изменчивости, которую можно предсказать или «объяснить»;
ж) подробно описывать свойства и ограничения данных, используемые статистические методы (включая отбор и сглаживание данных) и любые допущения, оговорки и сомнения;
з) не преувеличивать статистическое и практическое значение результата.

Такие основные правила некоторым могут показаться советом к совершенствованию, но они, несомненно, прояснят многое в путанице и полемике, которые в настоящее время окружают проблему солнечнопогодных связей. Прогресс в этой области в самом деле еще возможен, по крайней мере можно лучше понять, как работает атмосфера. Однако к утверждениям о том, что влияние солнечной активности на погоду может образовать полезную основу для климатического прогноза, как исследователи, так и потребители в настоящее время должны относиться с большим скептицизмом.

Однако хочется подчеркнуть, что настоящий весьма критический обзор ограничивается работами по связям с 11- и 22-летним циклами солнечных пятен. В целом мое мнение таково, что, хотя в большей части литературы по короткопериодным солнечнопогодным соотношениям, повидимому, приводятся также ошибочные результаты, имеется несколько хорошо обоснованных статей, которые устанавливают заслуживающие доверия соотношения во временном масштабе одиндва дня (в частности, [66—68]). Это частично обусловлено относительно гораздо большим количеством имеющихся данных по этим более коротким временным интервалам, что обеспечивает гораздо более надежную статистику. Действительно, в этих масштабах времени существенно легче накапливать независимые наборы данных, с помощью которых подвергать испытанию механизмы явлений и прогнозы.

Есть и другая причина того, почему ожидаемый заметный прогресс вероятнее в этих более коротких масштабах времени. Дело в том, что климатическая система восстанавливается от достаточно больших кратковременных возмущений в глобальном энергетическом балансе (т. е. гасит эти возмущения) обычно за дни или недели. Например, громадные снежные бури, проносящиеся через Северную Америку, часто приводят к значительному повышению альбедо на огромных площадях, ввиду чего ощутимая часть приходящего солнечного излучения отражается обратно. На смену таким бурям, приводящим посредством механизма «снежного блеска» [72] (положительная обратная связь) к некоторому «ледниковому периоду», приходит отрицательная обратная связь, и климатическая система быстро возвращается в свое среднее состояние. Таким же путем существенно меньшие энергетические возмущения солнечного происхождения могут приводить к заметным кратковременным атмосферным эффектам, но эти эффекты должны быстро погаситься. Если такие кратковременные эффекты солнечного происхождения удастся понять и прогнозировать, это повысит возможность значительных улучшений в краткосрочных прогнозах погоды, хотя при этом значительных эффектов в долговременных масштабах может и не быть.

Литература

Солнечно-земные связи, погода, климат/Под ред. Мак Нормана и Т.Селиги. М.,"Мир", 1982 - 384 с.

5.  Tucker G. В. Weather, 19, 302, 1964.
6.  Meadows A. J. Nature, 256, 95, 1975.
7.   Gani I. Search, 6, 504, 1975.
8.  Pittock A. B. Rev. Geophys. and Space Phys., August, 1978 (in press).
9.  Monin A. S., Vulis I. L. Tellus, 23, 337, 1971.
10.  Kutzbach I. E., Bryson R. A. J. Atmos. ScL, 31, 1958, 1974.
11.  Mitchell J. M., Jr. Quaternary Res. 6, 481, 1976.
12.  Pittock A. B. Quart. J. Roy. Meteor. Soc, 103, 575, 1977.
13.  Smith E. V. P., Gottleib D. M. Space Sci. Rev., 16, 771, 1974.
14.   White O. R. (ed.). The Solar Output and Its Variation, Colo. Assoc.
 Uni. Press. Boulder, 1977.
15.  Burg J. P. Geophysics, 37, 375, 1972.
16.  Schickedanz P. Т., Bowen E. G. J. Appl. Meteorol., 16, 359, 1977.
17.  Mock S. J., Hibler W. D. III. Nature, 261, 484, 1976.
18.  Brooks С E. P. Geophys. Mem. London, 2 (20), 337, 1923.
19.   Walker G. T. Quart. J. Roy. Meteor. Soc, 62, 451, 1936.
20.  Lamb H. H. Geogr. J., 132, 183, 1966.
21.  Rodhe H., Virji H. Mon. Weather Rev., 104, 307, 1976.
22.  Ravenstein E. G. Geogr. J., 18, 403, 1901.
23.  Fairbridge R. W. Quaternary Res., 6, 529, 1976.
24.  Bell G. J. Weather, 32, 26, 1977.
25.   Wexler H. Tellus, 8, 480, 1956.
26.  Ваш F. Physikalische-Statistische Regeln als Grundlagen fur Wetter und Witterungs
 Vorhersagen, p. 125, Akad. Verlag, Frankfurt am Main, W. Germany, 1958.
27.  Jagannathan P., Bhalme H. N. Mon. Weather Rev., 101, 691, 1973.
28.  Quenouille M. H. Associated Measurements, Butterworth, London, 1952.
29.  Troup A. I. Geofis Рига Appl., 51, 184, 1962.
30.  Bhalme H. N. Indian J. Meteorol. Hydrol. Geophys., 26, 57, 1975.
31.  Parker B. N. Meteorol. Mag., 105, 33, 1976.
32.  Xanthakis J. In Solar Activity and Related Interplanetary and Terrestrial
Phenomena, ed. by J. Xanthakis, Springer, N. Y., 1973.
33.  Markham C. G. J. Applied Meteorol., 13, 196, 1974.
34.  Manley G. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc, 100, 389, 1974.
35.   Vibe С The Danish Zoological Investigations in Greenland, Bd. 170, Nr. 5,
С A. Reitzels Forlag, Copenhagen, 1967.
36.  Mason B. J. Quart. J. Roy Meteorol. Soc. 102, 473, 1976.
37.  Fotland С. К. Weather, 32, 336, 1977.
38.  King J. W. Nature, 245, 443, 1973.
39.  Lawrence E. N. Weather, 20, 334, 1965.
40.  Suda T. Geophys. Mag. (Tokyo), 31, 515, 1963.
41.  Suda T. Geophys. Mag. (Tokyo), 37, 361, 1976.
42.   Willett H. C. Ann. N. Y. Acad. Sci., 95, 89, 1961.
43 Максимов И. В., Слепков Б. А. Доклады АН СССР, 201, 339, 1971.
44. Miles M. К. Meteorol. Mag., 103, 93, 1974.
45 Gerety E. L, Wallace J. M., Zerefos С S. J. Atmos. Sci., 34, 673, 1977.
46.  Cur He R. G. J. Geophys. Res., 79, 5657, 1974.
47.  Rodriguez-Iturbe I., Yevjevich V. Hydrol. Papers, 26, Col. State Univ., Fort Collins, 1968.
48.  Dehsara M., Cehak K. Arch. Meteorol. Geophys. Bioklim. Ser. B, 18, 269, 1970.
49. Tyson P. D. Ann. Assoc. Amer. Geogr., 61, 711, 1971.
50 Tyson P. D., Dyer T. G. J., Mametse M. N. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc, 101, 817, 1975.
51.  Dyer T. G. J. S. Afr. J. Sci., 71, 369, 1975.
52.  Dyer T. G. I., Tyson P. D. J. App. Meteorol., 16, 145, 1977.
53.  Brooks С. Е. P. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc, 60, 153, 1934.
54.  Клейменова 3. П. Метеорология и гидрология, N° 8, 64—68, 1967.
55.  Павлова Г. Р. Труды ГГО, 242, 118—124, 1969.
56.  Markson R. Pure Appl. Geophys., 84, 161, 1971.
57.  Fischer H. J., Muhleisen R. Me'teorol. Rundsch., 25, 6, 1972.
58.  Stringfellow M. F. Nature, 249, 332, 1974.
59.  Septer E. Meteorol. Z., 43, 229, 1926.
60.  Angell I. K-, Korshover J. Mon. Weather Rev., 104, 63, 1976.
61.  Hill W. I., Sheldon P. N. Geophys. Res. Letters, 2, 541, 1975.
62.  Rasool S. I. Geofis. Рига Appl., 48, 93, 1961.
63.  Cole H. P. J. Atmos. Sci., 32, 998, 1975.
64.  LaMarche V. C, Jr., Fritts H. С Tree Ring Bull., 32, 19, 1972.
65.  Bryson R. A., Dutton J. A. Ann. N. Y. Acad. Sci., 95, 580, 1961.
66.   Wilcox J. M., J. Atmos. Terr. Phys., 37, 237, 1975.
67.   Wilcox J. M., Svalgaard L, Scherrer P. H. J. Atmos. Sci., 33, 1113, 1976.
68.  Hines С. О., Halevy I. J. Atmos. Sci., 34, 382, 1977.
69.  Хромов С. П. Метеорология и гидрология, № 9, 93—ПО, 1973.
70.   Walker G. Т. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc, 72, 282, 1946.
71.   Gould S. J. Science, 200, 503, 1978.
72.  Flohn H. Quaternary Res., 4, 385, 1974.

Обсудить в МЕТЕОКЛУБЕ

Новости сайта

03.07.2017

Напоминаем, что на нашем специализированном сайте Метеоцентр.Азия вы можете получить высокодетализированные автоматические прогнозы погоды по пунктам России, СНГ и мира в авиационном формате (включающие направление и скорость ветра, видимость, явления погоды, количество и форму облачности, нижнюю и верхнюю границу облачности).



При копировании или ином использовании любых материалов данного сайта ссылка на © meteocenter.net обязательна.